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Enregistrement W4402266434 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-pr004

Abstract PR004: Next generation pediatric precision oncology: Functional profiling of patient-derived viable tumor material to link genotype and phenotype

2024· article· en· W4402266434 sur OpenAlexaboutno aff
Eleonora J. Looze, Jie Mao, Heike Peterziel, Arjan Boltjes, Bianca Koopmans, Jan Köster, Marcel Kool, Max M. van Noesel, Olaf Witt, Jan J. Molenaar, Ina Oehme, M. Emmy M. Dolman, Karin P.S. Langenberg

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision oncologyMedicineGenotypePediatric oncologyPhenotypeOncologyInternal medicineProfiling (computer programming)Computational biologyBioinformaticsCancerBiologyGeneticsComputer scienceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pediatric precision medicine programs iTHER (The Netherlands), INFORM (international), and ZERO (Australia), report actionable molecular drug targets in 70-86% of children with cancer. This paradigm-changing approach has led to clinical benefit in selected groups. However, no relevant molecular targets are identified in subsets of patients e.g., malignant rhabdoid tumors or ependymoma, and clinical impact for individual patients remains hard to predict. This is the rationale underpinning our aim to integrate functional approaches into therapeutic decision making. Here, we report on drug sensitivity screening integrated with matched molecular profiles from the global collaboration between iTHER, INFORM and ZERO. Methods Functional profiling was performed on patient-derived viable material from high-risk, relapsed or refractory pediatric tumors after short- or long-term culture, and/or in vivo expansion. Long-term cultured and in vivo expanded samples were authenticated using short tandem repeat analysis and validated using single nucleotide polymorphism array, immunohistochemistry and/or flow cytometry. Samples were exposed to clinically relevant drug libraries and drug efficacy parameters including half-maximal inhibitory concentration (IC50), area under the dose-response curve value (AUC), and drug sensitivity score (DSS) were obtained. Tumor molecular profiles were established using whole-genome sequencing or whole exome sequencing, RNA sequencing and/or methylation profiling. All data were integrated, after which clustering analysis and gene set enrichment analysis were used to identify drug sensitivity patterns. Results Drug sensitivity screening was performed for 270 (iTHER=71; INFORM=109; ZERO=90) solid tumors, 105 (iTHER=19 ; INFORM=45; ZERO=41) CNS tumors, and 23 (ZERO) hematological malignancies. Results were collected in the R2 platform (http://r2platform.com), which incorporates dedicated visualization and analysis tools. As a result, a powerful reference set is available, reflecting both known pharmacologic vulnerabilities, such as sensitivity of NTRK-fusion positive samples to NTRK inhibition, and novel vulnerabilities including sensitivity of PIK3R1 mutated brain tumors to MEK inhibition. Additionally, tumor-type specific drug sensitivities were discovered, including sensitivity to MEK inhibitors in Wilms tumors and high-grade and diffuse midline gliomas without Ras-MAPK pathway alterations. Moreover, in vitro non-responsiveness of heavily pre-treated samples to chemotherapy was confirmed, which potentially could avoid ineffective treatments. Clinical follow-up of a subset of patients confirmed correlation with in vitro drug sensitivity. Conclusions Our data support complementary functional profiling to omics-guided precision medicine by strengthening molecular results; identifying new treatment options; and avoiding ineffective treatments. Global collaboration and data sharing is essential as childhood cancer remains rare, and innovative approaches are urgently needed to improve outcome for future patients. Citation Format: Eleonora J. Looze, Jie Mao, Heike Peterziel, Arjan Boltjes, Bianca Koopmans, Jan Koster, Marcel Kool, Max M. Van Noesel, Olaf Witt, Jan J. Molenaar, Ina Oehme, M. Emmy M. Dolman, Karin P.S. Langenberg. Next generation pediatric precision oncology: Functional profiling of patient-derived viable tumor material to link genotype and phenotype [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr PR004.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,130
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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